Android 以良好的质量和内存效率从资源中缩小位图

我想缩小500x500px资源的比例，使其始终适合由屏幕宽度决定的特定大小

目前我使用的代码来自Android开发者网站（），但质量不如我在

ImageView

（作为xml源代码）中使用500x500px资源，只是缩放

ImageView

，而不是位图

但是它很慢，我想缩放

位图

，以提高内存效率和速度

编辑：我想要缩放的可绘制文件位于我的应用程序的

drawable

文件夹中

编辑2：我目前的方法

左图为未经任何修改的方法。中心映像是使用@Salman Zaidi提供的方法完成的，只需稍加修改：

o.inPreferredConfig=Config.argb8888和
o2.inPreferredConfig=Config.ARGB_8888

右边的图像是一个imageview，其中图像源是用xml定义的，我希望通过缩放位图达到的质量

private Bitmap decodeImage(File f) {
    Bitmap b = null;
    try {
        BitmapFactory.Options o = new BitmapFactory.Options();
        o.inJustDecodeBounds = true;

        FileInputStream fis = new FileInputStream(f);
        BitmapFactory.decodeStream(fis, null, o);
        fis.close();

        float sc = 0.0f;
        int scale = 1;
        //if image height is greater than width
        if (o.outHeight > o.outWidth) {
            sc = o.outHeight / 400;
            scale = Math.round(sc);
        } 
        //if image width is greater than height
        else {
            sc = o.outWidth / 400;
            scale = Math.round(sc);
        }

        // Decode with inSampleSize
        BitmapFactory.Options o2 = new BitmapFactory.Options();
        o2.inSampleSize = scale;
        fis = new FileInputStream(f);
        b = BitmapFactory.decodeStream(fis, null, o2);
        fis.close();
    } catch (IOException e) {
    }
    return b;
}

这里的“400”是新宽度（如果图像处于纵向模式）或新高度（如果图像处于横向模式）。您可以设置自己选择的值。。缩放位图不会占用太多内存空间。
检查此培训：


它展示了如何有效地调整位图的大小，inSampleSize参数用于内存优化，同时从资源或内存加载位图。因此，对于您的问题，您应该使用以下内容：

Bitmap bmp = BitmapFactory.decode...;
bmp = bmp.createScaledBitmap(bmp, 400, 400, false);

inSampleSizelets允许您使用描述步骤缩放位图。比例比为2、4，依此类推。因此，当您使用选项解码时，其中inSampleSize=2从内存加载一个250x250位图，然后将其拉伸到400x400
看起来与我的解决方案类似。另外，我没有文件，我有一个drawable（在R.drawable.xxx中）。。如果您有drawable，那么我建议您将图像保存为sd卡上的文件，然后调整大小。。您无法获取可绘制文件夹和项目的路径。我已经在培训中使用了上述代码。在我看来，它并不完美，它仍然有点模糊。@Leandros我想你会发现这是一个非常好的资源来通读。如果正确使用API，可以根据需要缩放位图。并根据您的需要进行修改（以保持给定区域的最大质量）@doomsnight我读过了。也许我只是不明白如何达到更高的质量。你能帮我吗？没错，这是一个例子，但只要使用得当，你可以将位图缩放到你想要的大小。我用它来调整位图的大小，使之成为缩略图，并且它节省了大量的内存，比如更大的RGB类型ARGB_8888